Методологічні основи статистики
Курсовой проект - Экономика
Другие курсовые по предмету Экономика
регресії може будуватися на припущенні, що на якусь залежну змінну впливає лише один фактор, тоді регресія називається простою, однак практика доводить різноманіття взаємозвязків між явищами і процесами (особливо в макроекономічній сфері), тобто на залежну змінну впливає значна кількість чинників, а тому для опису таких моделей застосовуються множинні регресії.
Побудова багатофакторної (множинної) кореляційно-регресійної моделі включає такі етапи:
1.Вивчення економічної проблеми та підготовка статистичних даних.
У відповідності до визначеної мети дослідження, яке проводиться, необхідно зясувати природу процесів, які потрібно буде описувати. Для цього необхідно дати чітке визначення економічних явищ, встановлення обєктів та періодів дослідження. На цьому етапі повинні бути сформульовані припущення про залежність досліджуваних явищ.
2.Побудова статистично значущих моделей.
Цей етап полягає у тому, щоб за допомогою спеціальних характеристик отримати кількісне підтвердження наявності чи відсутності звязку між показниками. При оцінюванні взаємозвязку між кількісними змінними підтвердження гіпотези про наявність звязку є основою для переходу до наступного кроку встановлення аналітичної залежності між ознаками. Вид аналітичної залежності або конкретної формули, який встановлює взаємну відповідність між ознаками, обирається виходячи зі змістовного аналізу явища. Якщо про характер взаємозвязку попередньо нічого не відомо, то в процесі дослідження перевіряються різні гіпотези, випробовуються різні формули з відбором за формальними критеріями тієї з них, яка найбільш правдоподібна і більшою мірою відповідає наявним фактичним даним про значення ознак, про окремі обєкти сукупності. Після вибору форми аналітичного звязку результативної та факторних ознак постає завдання визначення конкретних числових значень параметр.
Параметри рівняння регресії розраховуються таким чином, щоб обчислені за рівнянням значення залежної ознаки найменшою мірою відрізнялися від фактичних. Це досягається розрахунком параметрів рівнянь регресії за методом найменших квадратів (МНК). Параметри регресії за даним методом обираються таким чином, щоб забезпечити мінімальну суму квадратів відхилень фактичних величин від обчислених за рівнянням регресії для заданих значень факторних ознак .
3.Перевірка адекватності моделей та вибір найкращої моделі з усіх статистично значущих.
Рішення про вибір, рівень якості теоретичної моделі та надійність статистичних висновків у регресійному аналізі визначається рівнем статистичних оцінок адекватності моделі реальним явищам і процесам.
Для багатомірної регресійної моделі важливим є також оцінка наявності мультиколінеарності, тобто високого рівня парної кореляції залежності факторних ознак, які викривляють форму звязку факторних ознак і результативної. Єдиної, загальноприйнятої оцінки мультиколінеарності поки що не існує, але найбільш розповсюдженою є оцінка мультиколінеарності за значенням коефіцієнтів парної кореляції для факторних ознак.
І нарешті, в множинній регресії поруч з оцінкою достовірності моделі в цілому може іти мова про оцінювання достовірності кожного параметра моделі. Ця мета досягається за допомогою і-критерію Стюдента. Коефіцієнт регресії вважається досить надійним, якщо фактичне значення і-критерію перевищує табличне. Якщо надійність коефіцієнта регресії не підтверджується, то робиться висновок про несуттєвість у моделі факторної ознаки і необхідності її вилучення з моделі або заміни.
4.Економічна інтерпретація.
Результати регресійного аналізу порівнюються з гіпотезами, які були сформульовані на першому етапі досліджень, і оцінюється їх правдоподібність з економічної точки зору.
Спираючись на теоретичні положення, спробуємо продемонструвати практичне використання кореляційно-регресійного аналізу при побудові моделі взаємозвязку між темпами економічного зростання та обсягом людського капіталу. Як впливовий фактор розглядатимемо частку загальної кількості тих, хто навчався (з урахуванням освіти у вищих закладах та професіонально-технічних навчальних закладах), у населенні України. Звязок між темпом економічного зростання та часткою тих, хто навчався, в населенні України у 1993 2006 рр.1 подано на рис. 1.
Як бачимо, звязок є прямим. Такий результат цілком узгоджується з ідеєю загального позитивного впливу освітнього рівня на економічне зростання. А щільність звязку (Я2 = 0,45) є суттєвою, тож можна зробити висновок, що частка тих, хто навчався, у населенні країни є впливовим фактором щодо темпів економічного зростання.
Знання сутності методу і його можливостей щодо оцінювання інформації дає змогу ефективно використовувати статистичні методи для аналізу взаємозвязків між економічними явищами. Ці методи втрачають інтерес у практичній роботі аналітика, коли немає впевненості в їх відповідності при вирішенні конкретних завдань.
Рис.1. Звязок між темпом економічного зростання та часткою тих, хто навчався
Вивчення причинно-наслідкових звязків здійснюють шляхом застосування статистичних методів у такій послідовності: статистичне групування; індексний аналіз; дисперсійний аналіз; кореляційно-регресійний аналіз; методи багатомірного статистичного аналізу (метод головних компонент, кластерний аналіз, факторний аналіз). Одержані результати розрахунків перевір